SQL Server和Oracle中的索引

核心提示： 图:典型的B*树索引布局 这个树底层的块称为叶子节点(leaf node) 或(leaf block),其中分别包含各个索引键以及一个rowid（它是指向所索引的行），叶子节点之上的内部块称为分支块（branch block），SQL Server和Oracle中的索引(5)，这些节点用于

图:典型的B*树索引布局

这个树底层的块称为叶子节点(leaf node) 或(leaf block),其中分别包含各个索引键以及一个rowid（它是指向所索引的行）。叶子节点之上的内部块称为分支块（branch block），这些节点用于实现导航。例如，如果想在索引中找到值20，要从树顶开始，找到左分支，我们检查这个块，并发现需要找到范围"20..25"的块，这个块将是叶子块，其中会指示包含数20的行。索引的叶子节点实际上构成了一个双向链表。一旦发现要从叶子节点中的那里开始，执行值的有序扫描（index range scan)就会很容易，我们就不必再在索引结构中导航：而只需根据叶子节点向前或向后扫描就可以了。

B*树的特点之一是：所有叶子块都应该在树的同一层上，这一层称之为索引的高度, 它说明所有从索引的根块到叶子块的遍历都会访问同样数目的块。也就是说，对于形如"select INDEX_column FROM TABLE where INXDEX_column =:X"的索引，要达到叶子块来获取第一行，不论使用的:X值是什么，都会执行同样数目的I/O,由此可见B*树的B代表的是balanced，所谓的"Height balanced"。大多数B*树索引的高度都是2或3，即使索引中有数百万行记录也是如此，这说明，一般而言，在索引中找到一个键只需要2到3次I/O,这确实不错。

B*树是一个极佳的通用索引机制，无论是大表还是小表都很适用，随着底层表大小增长，获取数据的性能仅会稍有恶化。

比如，我们为customers表建立一个常见的B*树索引:

createINDEXIDX_Cus_Cityoncustomers(city)

B*树索引有以下子类型：

复合索引

复合索引也是一种B*树索引,它由多列组成。当我们拥有使用两列或超过两列的频繁查询时，就使用B*树复合索引，而其所使用的两列或多列在where子句中and逻辑操作符连接。